import pandas as pd
import numpy as np
conn = pyodbc.connect(r'DRIVER={SQL Server Native Client 10.0};SERVER=.;DATABASE=数据库名字;UID=用户名;PWD=密码')
cur = conn.cursor()
sqlcom = 'select 要读取的列名 from 表名'
df = pd.read_sql(sqlcom, con=conn) print(df) print(type(df)) #
df1 = np.array(df) #先使用array()将DataFrame转换一下
df2 = df1.tolist()#再将转换后的数据用tolist()转成列表
# 转成列表的数据是这样的[[123],['213'],['sa']],使用的时候稍注意一下
print(df2)
for i in range(0, len(df2)):
exist_url = df2[i][0]
print(exist_url)
使用了pandas和numpy两个库，用pandas来读取数据库里面的内容，再结合使用numpy库将DataFrame数据转换成列表(注意：这里读取的数据是一列数据)
2、读取多列数据时：代码是一样的，区别在于tolist()后的内容，假设读取两列
df2 = df1.tolist()得到的内容是：[['1','张三'], ['2','李四']]。然后再根据自己的需求读取指定内容就可以了。
首先，在数据库中创建一个表，用于存放图片：复制代码 代码如下:CREATE TABLE Images(Id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, Data MEDIUMBLOB);然后运行如下PYTHON代码进行：
复制代码 代码如下:# -*- coding: UTF-8 -*-import MySQLdb as mdbimport systry: #用读文件模式打开图片 fin = open(“../web.jpg”) #将文本读入img对象中 img = fin.read() #关闭文件 fin.close()except I
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
conn=pymssql.connect(server="服务器ip",
user="bms_reader",
port=端口,
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。
csv文件
读取csv文件read_csv(file_path or buf,usecols,encoding):file_path：文件路径,usecols:指定读取的列名，encoding:编码
data = pd.read_csv('d:/test_data/food_rank.csv..
import pandas as pd
data=pd.DataFrame(数据源）
data.to_csv('文件名.csv',index = False,encoding = 'utf-8,mode='a'')...
官方介绍：pandas的官方手册：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/pandas官方读写数据文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html1、使用pandas连接mysql需要安装的库：pip install pymysql pip ins...
问题：想将从数据库取出的数据转成自己想要的格式。取出的数据是QuerySet对象info = testcase_info.objects.filter(id=db_id)取出的不是对象，不能直接取到表中具体字段的值。info = testcase_info.objects.get(id=db_id)通过get可以直接取到对象，然后后面就轻松了。还有注意的是，取到的字段数据都是str类型的，想要变成...
数据库中无法存储列表格式的数据，存入数据库之后会变成字符串，但是我们在获取数据的时候，还是需要列表格式的数据，文章提供将字符串修改为列表的思路。
import win32com.client #引入win32
conn = win32com.client.Dispatch(r"ADODB.Connection") #通过win32连接用于数据库操作的ADODB库
DSN = 'Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source=ex15Connect...
def read_sql(conn,sentence):
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sentence) #sentence为sql指令
result = cursor.fetchall()
conn.commit()
cursor.close()
return result #返回为远元组
当只查询一列数据时，希望得到列表，可以对上面代码的result做如下处理：
result
import pandas as pd
import pymysql #该库用于python和mysql的连接
#参考：https://www.runoob.com/python3/python3-mysql.html#打开数据库连接，db为数据库名称
db = pymysql.connect(host="localhost",user="root",passwd="China110@",db="...
